Java并发指南13：Java7/8 中的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 全解析

Posted 2022-07-01 xll1025

Java7/8 中的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 全解析

转自https://www.javadoop.com/post/hashmap#toc7

部分内容转自

http://www.jasongj.com/java/concurrenthashmap

今天发一篇"水文"，可能很多读者都会表示不理解，不过我想把它作为并发序列文章中不可缺少的一块来介绍。本来以为花不了多少时间的，不过最终还是投入了挺多时间来完成这篇文章的。

网上关于 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的文章确实不少，不过缺斤少两的文章比较多，所以才想自己也写一篇，把细节说清楚说透，尤其像 Java8 中的 ConcurrentHashMap，大部分文章都说不清楚。终归是希望能降低大家学习的成本，不希望大家到处找各种不是很靠谱的文章，看完一篇又一篇，可是还是模模糊糊。

阅读建议：四节基本上可以进行独立阅读，建议初学者可按照 Java7 HashMap -> Java7 ConcurrentHashMap -> Java8 HashMap -> Java8 ConcurrentHashMap 顺序进行阅读，可适当降低阅读门槛。

阅读前提：本文分析的是源码，所以至少读者要熟悉它们的接口使用，同时，对于并发，读者至少要知道 CAS、ReentrantLock、UNSAFE 操作这几个基本的知识，文中不会对这些知识进行介绍。Java8 用到了红黑树，不过本文不会进行展开，感兴趣的读者请自行查找相关资料。

 

// 这构造函数里，什么都不干
public ConcurrentHashMap()

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity)
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException();
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
this.sizeCtl = cap;

这个初始化方法有点意思，通过提供初始容量，计算了 sizeCtl，sizeCtl = 【 (1.5 * initialCapacity + 1)，然后向上取最近的 2 的 n 次方】。如 initialCapacity 为 10，那么得到 sizeCtl 为 16，如果 initialCapacity 为 11，得到 sizeCtl 为 32。

sizeCtl 这个属性使用的场景很多，不过只要跟着文章的思路来，就不会被它搞晕了。

如果你爱折腾，也可以看下另一个有三个参数的构造方法，这里我就不说了，大部分时候，我们会使用无参构造函数进行实例化，我们也按照这个思路来进行源码分析吧。

put 过程分析
仔细地一行一行代码看下去：

public V put(K key, V value)
return putVal(key, value, false);

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent)
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 得到 hash 值
int hash = spread(key.hashCode());
// 用于记录相应链表的长度
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;)
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 如果数组"空"，进行数组初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 初始化数组，后面会详细介绍
tab = initTable();

// 找该 hash 值对应的数组下标，得到第一个节点 f
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null)
// 如果数组该位置为空，
// 用一次 CAS 操作将这个新值放入其中即可，这个 put 操作差不多就结束了，可以拉到最后面了
// 如果 CAS 失败，那就是有并发操作，进到下一个循环就好了
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin

// hash 居然可以等于 MOVED，这个需要到后面才能看明白，不过从名字上也能猜到，肯定是因为在扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 帮助数据迁移，这个等到看完数据迁移部分的介绍后，再理解这个就很简单了
tab = helpTransfer(tab, f);

else // 到这里就是说，f 是该位置的头结点，而且不为空

V oldVal = null;
// 获取数组该位置的头结点的监视器锁
synchronized (f)
if (tabAt(tab, i) == f)
if (fh >= 0) // 头结点的 hash 值大于 0，说明是链表
// 用于累加，记录链表的长度
binCount = 1;
// 遍历链表
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount)
K ek;
// 如果发现了"相等"的 key，判断是否要进行值覆盖，然后也就可以 break 了
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek))))
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;

// 到了链表的最末端，将这个新值放到链表的最后面
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null)
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;



else if (f instanceof TreeBin) // 红黑树
Node<K,V> p;
binCount = 2;
// 调用红黑树的插值方法插入新节点
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null)
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;




// binCount != 0 说明上面在做链表操作
if (binCount != 0)
// 判断是否要将链表转换为红黑树，临界值和 HashMap 一样，也是 8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
// 这个方法和 HashMap 中稍微有一点点不同，那就是它不是一定会进行红黑树转换，
// 如果当前数组的长度小于 64，那么会选择进行数组扩容，而不是转换为红黑树
// 具体源码我们就不看了，扩容部分后面说
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;



//
addCount(1L, binCount);
return null;

put 的主流程看完了，但是至少留下了几个问题，第一个是初始化，第二个是扩容，第三个是帮助数据迁移，这些我们都会在后面进行一一介绍。

初始化数组：initTable

这个比较简单，主要就是初始化一个合适大小的数组，然后会设置 sizeCtl。

初始化方法中的并发问题是通过对 sizeCtl 进行一个 CAS 操作来控制的。

private final Node<K,V>[] initTable()
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0)
// 初始化的"功劳"被其他线程"抢去"了
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
// CAS 一下，将 sizeCtl 设置为 -1，代表抢到了锁
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1))
try
if ((tab = table) == null || tab.length == 0)
// DEFAULT_CAPACITY 默认初始容量是 16
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
// 初始化数组，长度为 16 或初始化时提供的长度
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
// 将这个数组赋值给 table，table 是 volatile 的
table = tab = nt;
// 如果 n 为 16 的话，那么这里 sc = 12
// 其实就是 0.75 * n
sc = n - (n >>> 2);

finally
// 设置 sizeCtl 为 sc，我们就当是 12 吧
sizeCtl = sc;

break;


return tab;

链表转红黑树: treeifyBin

前面我们在 put 源码分析也说过，treeifyBin 不一定就会进行红黑树转换，也可能是仅仅做数组扩容。我们还是进行源码分析吧。

private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index)
Node<K,V> b; int n, sc;
if (tab != null)
// MIN_TREEIFY_CAPACITY 为 64
// 所以，如果数组长度小于 64 的时候，其实也就是 32 或者 16 或者更小的时候，会进行数组扩容
if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
// 后面我们再详细分析这个方法
tryPresize(n << 1);
// b 是头结点
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0)
// 加锁
synchronized (b)

if (tabAt(tab, index) == b)
// 下面就是遍历链表，建立一颗红黑树
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next)
TreeNode<K,V> p =
new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val,
null, null);
if ((p.prev = tl) == null)
hd = p;
else
tl.next = p;
tl = p;

// 将红黑树设置到数组相应位置中
setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));





扩容：tryPresize
如果说 Java8 ConcurrentHashMap 的源码不简单，那么说的就是扩容操作和迁移操作。

这个方法要完完全全看懂还需要看之后的 transfer 方法，读者应该提前知道这点。

这里的扩容也是做翻倍扩容的，扩容后数组容量为原来的 2 倍。

// 首先要说明的是，方法参数 size 传进来的时候就已经翻了倍了
private final void tryPresize(int size)
// c：size 的 1.5 倍，再加 1，再往上取最近的 2 的 n 次方。
int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
int sc;
while ((sc = sizeCtl) >= 0)
Node<K,V>[] tab = table; int n;

// 这个 if 分支和之前说的初始化数组的代码基本上是一样的，在这里，我们可以不用管这块代码
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
n = (sc > c) ? sc : c;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1))
try
if (table == tab)
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = nt;
sc = n - (n >>> 2); // 0.75 * n

finally
sizeCtl = sc;



else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
break;
else if (tab == table)
// 我没看懂 rs 的真正含义是什么，不过也关系不大
int rs = resizeStamp(n);

if (sc < 0)
Node<K,V>[] nt;
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
// 2. 用 CAS 将 sizeCtl 加 1，然后执行 transfer 方法
// 此时 nextTab 不为 null
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);

// 1. 将 sizeCtl 设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
// 我是没看懂这个值真正的意义是什么？不过可以计算出来的是，结果是一个比较大的负数
// 调用 transfer 方法，此时 nextTab 参数为 null
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);



这个方法的核心在于 sizeCtl 值的操作，首先将其设置为一个负数，然后执行 transfer(tab, null)，再下一个循环将 sizeCtl 加 1，并执行 transfer(tab, nt)，之后可能是继续 sizeCtl 加 1，并执行 transfer(tab, nt)。

所以，可能的操作就是执行 1 次 transfer(tab, null) + 多次 transfer(tab, nt)，这里怎么结束循环的需要看完 transfer 源码才清楚。

数据迁移：transfer

下面这个方法很点长，将原来的 tab 数组的元素迁移到新的 nextTab 数组中。

虽然我们之前说的 tryPresize 方法中多次调用 transfer 不涉及多线程，但是这个 transfer 方法可以在其他地方被调用，典型地，我们之前在说 put 方法的时候就说过了，请往上看 put 方法，是不是有个地方调用了 helpTransfer 方法，helpTransfer 方法会调用 transfer 方法的。

此方法支持多线程执行，外围调用此方法的时候，会保证第一个发起数据迁移的线程，nextTab 参数为 null，之后再调用此方法的时候，nextTab 不会为 null。

阅读源码之前，先要理解并发操作的机制。原数组长度为 n，所以我们有 n 个迁移任务，让每个线程每次负责一个小任务是最简单的，每做完一个任务再检测是否有其他没做完的任务，帮助迁移就可以了，而 Doug Lea 使用了一个 stride，简单理解就是步长，每个线程每次负责迁移其中的一部分，如每次迁移 16 个小任务。所以，我们就需要一个全局的调度者来安排哪个线程执行哪几个任务，这个就是属性 transferIndex 的作用。

第一个发起数据迁移的线程会将 transferIndex 指向原数组最后的位置，然后从后往前的 stride 个任务属于第一个线程，然后将 transferIndex 指向新的位置，再往前的 stride 个任务属于第二个线程，依此类推。当然，这里说的第二个线程不是真的一定指代了第二个线程，也可以是同一个线程，这个读者应该能理解吧。其实就是将一个大的迁移任务分为了一个个任务包。

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab)
int n = tab.length, stride;

// stride 在单核下直接等于 n，多核模式下为 (n>>>3)/NCPU，最小值是 16
// stride 可以理解为”步长“，有 n 个位置是需要进行迁移的，
// 将这 n 个任务分为多个任务包，每个任务包有 stride 个任务
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range

// 如果 nextTab 为 null，先进行一次初始化
// 前面我们说了，外围会保证第一个发起迁移的线程调用此方法时，参数 nextTab 为 null
// 之后参与迁移的线程调用此方法时，nextTab 不会为 null
if (nextTab == null)
try
// 容量翻倍
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
catch (Throwable ex) // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;

// nextTable 是 ConcurrentHashMap 中的属性
nextTable = nextTab;
// transferIndex 也是 ConcurrentHashMap 的属性，用于控制迁移的位置
transferIndex = n;


int nextn = nextTab.length;

// ForwardingNode 翻译过来就是正在被迁移的 Node
// 这个构造方法会生成一个Node，key、value 和 next 都为 null，关键是 hash 为 MOVED
// 后面我们会看到，原数组中位置 i 处的节点完成迁移工作后，
// 就会将位置 i 处设置为这个 ForwardingNode，用来告诉其他线程该位置已经处理过了
// 所以它其实相当于是一个标志。
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);


// advance 指的是做完了一个位置的迁移工作，可以准备做下一个位置的了
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab

/*
* 下面这个 for 循环，最难理解的在前面，而要看懂它们，应该先看懂后面的，然后再倒回来看
*
*/

// i 是位置索引，bound 是边界，注意是从后往前
for (int i = 0, bound = 0;;)
Node<K,V> f; int fh;

// 下面这个 while 真的是不好理解
// advance 为 true 表示可以进行下一个位置的迁移了
// 简单理解结局：i 指向了 transferIndex，bound 指向了 transferIndex-stride
while (advance)
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;

// 将 transferIndex 值赋给 nextIndex
// 这里 transferIndex 一旦小于等于 0，说明原数组的所有位置都有相应的线程去处理了
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0)
i = -1;
advance = false;

else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0)))
// 看括号中的代码，nextBound 是这次迁移任务的边界，注意，是从后往前
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;


if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn)
int sc;
if (finishing)
// 所有的迁移操作已经完成
nextTable = null;
// 将新的 nextTab 赋值给 table 属性，完成迁移
table = nextTab;
// 重新计算 sizeCtl：n 是原数组长度，所以 sizeCtl 得出的值将是新数组长度的 0.75 倍
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;


// 之前我们说过，sizeCtl 在迁移前会设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2
// 然后，每有一个线程参与迁移就会将 sizeCtl 加 1，
// 这里使用 CAS 操作对 sizeCtl 进行减 1，代表做完了属于自己的任务
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1))
// 任务结束，方法退出
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;

// 到这里，说明 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT，
// 也就是说，所有的迁移任务都做完了，也就会进入到上面的 if(finishing) 分支了
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit


// 如果位置 i 处是空的，没有任何节点，那么放入刚刚初始化的 ForwardingNode ”空节点“
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// 该位置处是一个 ForwardingNode，代表该位置已经迁移过了
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else
// 对数组该位置处的结点加锁，开始处理数组该位置处的迁移工作
synchronized (f)
if (tabAt(tab, i) == f)
Node<K,V> ln, hn;
// 头结点的 hash 大于 0，说明是链表的 Node 节点
if (fh >= 0)
// 下面这一块和 Java7 中的 ConcurrentHashMap 迁移是差不多的，
// 需要将链表一分为二，
// 找到原链表中的 lastRun，然后 lastRun 及其之后的节点是一起进行迁移的
// lastRun 之前的节点需要进行克隆，然后分到两个链表中
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next)
int b = p.hash & n;
if (b != runBit)
runBit = b;
lastRun = p;


if (runBit == 0)
ln = lastRun;
hn = null;

else
hn = lastRun;
ln = null;

for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next)
int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
if ((ph & n) == 0)
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);

// 其中的一个链表放在新数组的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 另一个链表放在新数组的位置 i+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 将原数组该位置处设置为 fwd，代表该位置已经处理完毕，
// 其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED，就不会进行迁移了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance 设置为 true，代表该位置已经迁移完毕
advance = true;

else if (f instanceof TreeBin)
// 红黑树的迁移
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next)
int h = e.hash;
TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
(h, e.key, e.val, null, null);
if ((h & n) == 0)
if ((p.prev = loTail) == null)
lo = p;
else
loTail.next = p;
loTail = p;
++lc;

else
if ((p.prev = hiTail) == null)
hi = p;
else
hiTail.next = p;
hiTail = p;
++hc;


// 如果一分为二后，节点数少于 8，那么将红黑树转换回链表
ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
(hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t;
hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
(lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;

// 将 ln 放置在新数组的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 将 hn 放置在新数组的位置 i+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 将原数组该位置处设置为 fwd，代表该位置已经处理完毕，
// 其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED，就不会进行迁移了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance 设置为 true，代表该位置已经迁移完毕
advance = true;






说到底，transfer 这个方法并没有实现所有的迁移任务，每次调用这个方法只实现了 transferIndex 往前 stride 个位置的迁移工作，其他的需要由外围来控制。

这个时候，再回去仔细看 tryPresize 方法可能就会更加清晰一些了。

get 过程分析
get 方法从来都是最简单的，这里也不例外：

计算 hash 值
根据 hash 值找到数组对应位置: (n - 1) & h
根据该位置处结点性质进行相应查找
如果该位置为 null，那么直接返回 null 就可以了
如果该位置处的节点刚好就是我们需要的，返回该节点的值即可
如果该位置节点的 hash 值小于 0，说明正在扩容，或者是红黑树，后面我们再介绍 find 方法
如果以上 3 条都不满足，那就是链表，进行遍历比对即可
public V get(Object key)
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null)
// 判断头结点是否就是我们需要的节点
if ((eh = e.hash) == h)
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;

// 如果头结点的 hash 小于 0，说明 正在扩容，或者该位置是红黑树
else if (eh < 0)
// 参考 ForwardingNode.find(int h, Object k) 和 TreeBin.find(int h, Object k)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;

// 遍历链表
while ((e = e.next) != null)
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;


return null;

简单说一句，此方法的大部分内容都很简单，只有正好碰到扩容的情况，ForwardingNode.find(int h, Object k) 稍微复杂一些，不过在了解了数据迁移的过程后，这个也就不难了，所以限于篇幅这里也不展开说了。

 

size操作
put方法和remove方法都会通过addCount方法维护Map的size。size方法通过sumCount获取由addCount方法维护的Map的size。

 
同步方式
对于put操作，如果Key对应的数组元素为null，则通过CAS操作将其设置为当前值。如果Key对应的数组元素（也即链表表头或者树的根元素）不为null，则对该元素使用synchronized关键字申请锁，然后进行操作。如果该put操作使得当前链表长度超过一定阈值，则将该链表转换为树，从而提高寻址效率。

对于读操作，由于数组被volatile关键字修饰，因此不用担心数组的可见性问题。同时每个元素是一个Node实例（Java 7中每个元素是一个HashEntry），它的Key值和hash值都由final修饰，不可变更，无须关心它们被修改后的可见性问题。而其Value及对下一个元素的引用由volatile修饰，可见性也有保障。

 
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static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V>

final int hash;

final K key;

volatile V val;

volatile Node<K,V> next;

对于Key对应的数组元素的可见性，由Unsafe的getObjectVolatile方法保证。

 
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static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i)

return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);

总结
其实也不是很难嘛，虽然没有像之前的 AQS 和线程池一样一行一行源码进行分析，但还是把所有初学者可能会糊涂的地方都进行了深入的介绍，只要是稍微有点基础的读者，应该是很容易就能看懂 HashMap 和 ConcurrentHashMap 源码了。

看源码不算是目的吧，深入地了解 Doug Lea 的设计思路，我觉得还挺有趣的，大师就是大师，代码写得真的是好啊。

我发现很多人都以为我写博客主要是源码分析，说真的，我对于源码分析没有那么大热情，主要都是为了用源码说事罢了，可能之后的文章还是会有比较多的源码分析成分，大家该怎么看就怎么看吧。

不要脸地自以为本文的质量还是挺高的，信息量比较大，如果你觉得有写得不好的地方，或者说看完本文你还是没看懂它们，那么请提出来~~~

（全文完）
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